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金融工程|专题报告
2017年10月26日
证券研究报告
Table_Title
趋势策略的深度学习增强
深度学习研究报告之四
Table_Summary
报告摘要：
一般而言，趋势策略在趋势市场盈利丰厚，而在震荡市场，趋势策略容
易发生亏损。可以通过判断市场的趋势和震荡情况，筛选出趋势策略盈利机
会高的交易信号进行交易；而在趋势策略盈利机会低时，放弃进行趋势交
易

近年来，神经网络研究进展飞速。除了传统的前向神经网络之外，还有
擅长处理图像数据的卷积神经网络和擅长处理时间序列数据的循环神经网
络

循环神经网络与传统的前向神经网络相比，不同时刻的隐藏层的节点
之间有连接，一个序列当前的输出会依赖于此前的系统状态，即网络会对此
前的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中。因此，循环神经网络非常擅
长处理时间上有依赖关系的数据。目前，循环神经网络已经在文本生成、机
器翻译、语音识别、图像描述生成等多个领域取得突出的表现，是处理时间
序列问题的“专家”

本报告提出了一种趋势策略的深度学习增强方案，在每个交易日取早
盘行情数据，用循环神经网络模型来预测当日趋势策略能否盈利。若判断可
以盈利，则根据早盘行情的走势进行趋势跟踪；若判断盈利机会小，则当日
不开仓交易。实证分析证实策略在历史回测中表现良好，样本外（2014年
至2017年）年化收益率18.47%，最大回撤为-8.63%，盈亏比为2.27。同
时，策略的单笔交易的平均收益率比较高，对交易成本不敏感

策略模型并非百分之百有效，市场结构及交易行为的改变以及类似交
易参与者的增多有可能使得策略失效

图1策略样本外表现
表1 策略在2014年以来表现
年化收益率 18.47%
最大回撤率 -8.63%
盈亏比 2.27
Table_Author
分析师：
文巧钧 S0260517070001
0755-88286935
wenqiaojun@gf
分析师：
安宁宁 S0260512020003
0755-23948352
ann@gf
Table_Report 相关研究：
深度学习研究报告之一：深
度学习之股指期货日内交易
策略
2014-06-18
深度学习研究报告之二：深
度学习算法掘金ALPHA因子
2014-06-19
深度学习研究报告之三：深
度学习新进展：Alpha因子
的再挖掘
2017-07-11
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金融工程|专题报告
目录索引
一、背景介绍：趋势策略的信号筛选 . 4
（一）EMDT策略 .......... 4
（二）成份股一致性选股策略 .... 5
（三）机器学习趋势信号优选 .... 6
二、循环神经网络 ...... 7
（一）深度学习回顾 ....... 7
（二）循环神经网络 ..... 11
（二）RNN参数优化时的梯度消失和梯度爆炸 ........... 13
（三）长短期记忆模型（LSTM）的应用 ......... 14
（四）RNN的不同应用场景 .... 15
三、策略与实证分析16
（一）策略原理16
（二）实证分析17
（三）参数敏感性分析 . 20
（四）策略对照分析 ..... 21
四、总结与讨论 ........ 22
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金融工程|专题报告
图表索引
图1：经验模态分解趋势提取示意图 .... 4
图2：EMDT策略表现(自2010年4月16日起) ........ 4
图3：成份股一致性强的市场 .......... 5
图4：成份股一致性弱的市场 .......... 6
图5：机器学习趋势信号筛选示意图 .... 6
图6：深度学习的层级结构7
图7：神经元示意图 ...... 8
图8：逻辑函数输入输出图8
图9：神经网络示意图 .... 9
图10：深层神经网络示意图 .......... 11
图11：循环神经网络示意图 .......... 12
图12：循环神经网络的参数 .......... 12
图13：循环神经网络参数学习示意图 .. 13
图14：长短期记忆模型示意图 ........ 14
图15：策略原理示意图 .. 17
图16：盈利概率p的走势图 .......... 18
图17：策略全样本表现 .. 18
图18：策略样本外表现 .. 19
图19：不同交易成本下的策略净值(样本外) ......... 20
图20：不同建仓时间下策略的表现(样本外) ......... 21
图21：对照策略从2014年以来的表现(样本外) ...... 22
表1：2010 年以来策略表现 .......... 19
表2：2014 年以来策略表现 .......... 19
表3：不同建仓时间下策略的表现(样本外) .......... 21
表4：2014 年以来策略表现对比 ...... 22
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一、背景介绍：趋势策略的信号筛选
（一）EMDT策略
一般而言，趋势策略在趋势市场盈利丰厚，而在震荡市场，趋势策略容易发生亏损

可以对市场的趋势和震荡进行判断，筛选交易信号，使策略具有更好的收益表现

此前，我们发布了一系列研究报告，用来评估市场趋势的强度，在趋势强的市场进行交
易，而如果判断市场是震荡行情，则放弃进行趋势交易

其中的一个典型策略就是《另类交易策略系列之十四：经验模态分解下的日内趋势
交易策略》，即EMDT策略。该策略采用经验模态分解方法将股指期货的时间序列分解
为噪声部分（震荡部分）和信号部分（趋势部分），然后计算这两部分的能量比值（信
噪比）。如图1和图2所示，策略发布三年多以来，在市场上取得了不错的表现

图1：经验模态分解趋势提取示意图
数据来源：广发证券发展研究中心，天软科技
图2：EMDT策略表现（自2010年4月16日起）
数据来源：广发证券发展研究中心，天软科技
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。。。以上简介无排版格式，详细内容请下载查看